设原始图像为8个灰度级，图像为 3 1 2 0 5 3 1 2 2 2 3 2 1 4 1 1 以目标直方图为 DN值 0 1 2 3 4 5 6 7 出现次数 0 0 0 2 3 5 4 2 进行直方图匹配，并写出直方图匹配过程的matlab代码。

直方图匹配是将原始图像的直方图映射到目标直方图上，使得原始图像的直方图分布与目标直方图尽量接近。具体步骤如下：

1. 计算原始图像的直方图
2. 计算原始图像的累积分布函数CDF
3. 计算目标直方图的累积分布函数CDF
4. 对于原始图像中每个像素，将其灰度值替换为CDF匹配后的值

下面是MATLAB代码实现：

% 原始图像
img = [3 1 2 0; 5 3 1 2; 2 2 3 2; 1 4 1 1];

% 目标直方图
target_hist = [0 0 0 2 3 5 4 2];

% 计算原始图像的直方图
histogram = imhist(img, 8);

% 计算原始图像的累积分布函数CDF
cdf = cumsum(histogram) / numel(img);

% 计算目标直方图的累积分布函数CDF
target_cdf = cumsum(target_hist) / sum(target_hist);

% 对于原始图像中每个像素，将其灰度值替换为CDF匹配后的值
matched_img = interp1(target_cdf, 0:7, cdf(img)+eps, 'nearest');

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img,[]), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(matched_img,[]), title('直方图匹配后的图像');

其中，`imhist`函数用于计算直方图，`cumsum`函数用于计算累积分布函数CDF，`interp1`函数用于对原始图像中每个像素进行灰度值替换。最终结果如下图所示：